Програмована липка субстанція самостійно вирішує складні математичні завдання
Уявіть собі, що є двадцять міст, які необхідно відвідати під час однієї тривалої поїздки, і в задачі потрібно знайти найкоротший маршрут, по якому повинен пересуватися людина, побувавши в кожному з міст. Ця задача відома як задача "мандрівного комівояжера" і ця одна з багатьох математичних задач, рішення якої методом звичайного перебору стає неможливим за прийнятний час навіть на самих потужних суперкомп'ютерах при збільшенні кількості міст. Вчені-математики розробили деякі методи оптимізації вирішення цього завдання, що дозволяють знайти рішення при великій кількості міст, але жоден із цих методів не дає найкращого рішення.
Двоє дослідників з університету Західної Англії (University of the West of England) підійшли до вирішення завдання мандрівного комівояжера досить нетрадиційним чином. Вони створили математичну модель якоїсь гіпотетичної липкою субстанції, яка при скороченні сама знаходить найкоротші маршрути між двома пунктами.
Ендрю Адаматцки (Andrew Adamatzky) і Джефф Джонс (Jeff Jones) почерпнули ідею розв'язання задачі у живої природи, в якій існують колонії одноклітинних організмів, звані слизевиками. У природних умовах ці колонії в пошуках їжі весь час займаються вирішенням математичних завдань, таких як пошуки виходу з лабіринту і інших подібних завдань. Створена дослідниками математична модель майже точно копіює поведінку слизовиків, які координують свої рухи з допомогою хімічних сигналів. І як колонія мікроорганізмів, математична модель і не підозрює, що своїми діями вона вирішує складну математичну задачу.
Використовуючи свою математичну модель, дослідники провели на комп'ютері ряд розрахунків рішення задачі мандрівного комівояжера. Кількість міст у цих розрахунках було вибрано таким, що цю задачу можна було розв'язати і методом перебору. Порівнюючи розв'язання задачі, отримані за допомогою двох методів, вчені впевнилися у правильності роботи математичної моделі липкою субстанції.
Слід зауважити, що математична модель липкою субстанції не працює коректно у випадках певного географічного розташування міст, але у всіх інших випадках вона дає такі ж результати, як і метод перебору. Але найцікавішим є те, що час вирішення завдання не сильно залежить від кількості міст і використання математичної моделі липкою субстанції дозволяє вирішити завдання при великій кількості міст, тоді, коли найпотужніші суперкомп'ютери виявляються безсилими.